W dziedzinie automatyzacji opakowań produktów konsumenckich automatyczne automatyczne maszyny do kartonowania, jako ważne urządzenia na końcu linii produkcyjnej, obecnie stoją w obliczu dwóch ważnych sprzeczności: z jednej strony, ze względu na szybkie zmiany popytu na rynku, zamówienia stają się coraz bardziej rozproszone, a rodzaje specyfikacji produktu, które muszą być pakowane, również gwałtownie rosną. Na przykład firma farmaceutyczna pierwotnie miała tylko 5 rodzajów pudełek opakowania, ale teraz musi poradzić sobie z 32 różnymi specyfikacjami, co spowodowało wzrost ponad pięć razy w obciążeniu zmiany i dostosowywania sprzętu; Z drugiej strony wydajność pracy sprzętu nie zależy od oczekiwań, a ogólna wydajność tradycyjnych modeli wynosi zwykle tylko 65% do 75%, z czego nieoczekiwane przestoje mogą stanowić około 20% całkowitej godziny pracy, co ma bezpośredni wpływ na koszty produkcji. Według statystyk firm spożywczych, każda godzina przestoju sprzętu spowoduje utratę około 10, 000 Yuan, a każdy wzrost wskaźnika wad produktu o 1 punkt procentowy zmniejszy roczne zyski o prawie 10%.
W odpowiedzi na te punkty bólu optymalizacja sprzętu musi osiągnąć systematyczną poprawę w trzech kluczowych wskaźnikach: po pierwsze, skuteczne wskaźniki wykorzystania sprzętu musi zostać zwiększone do ponad 95%, a nieplanowane przestoje muszą być kontrolowane w ciągu 5%; Po drugie, gładkość działania musi wyeliminować straty prędkości, takie jak przenośniki na biegu jałowym lub bezużyteczne dzieło ramion robotycznych; Wreszcie, wskaźnik zgodności produktu musi zostać zmniejszony z oryginalnego 3%-5%do mniejszej niż 0. 5%. Cały ramy ulepszeń można rozumieć jako zamkniętą pętlę trzech linków: ustanowienie wyprzedzenia mechanizmu konserwacji w celu zmniejszenia prawdopodobieństwa awarii, a następnie dostosowanie parametrów w czasie rzeczywistym w celu dopasowania obecnych warunków pracy, a ostatecznie połączenie operacji personelu w celu skrócenia czasu reakcji sytuacji kryzysowych. Krótko mówiąc, konieczne jest zapobieganie problemom, dostosowywać się dynamicznie i współpracować między ludźmi i maszynami.
2. Ulepszenie struktury mechanicznej: poprawa stabilności i prędkości pracy
Z rzeczywistego scenariusza aplikacji występują oczywiste straty w systemie transmisji wielu urządzeń podczas pracy. Na przykład istnieje luka między biegami, więc zakres błędów generowany podczas procesu transmisji wynosi około {0}}. 2 do 0,5 mm. Innym przykładem jest problem poślizgu pasa, który często powoduje fluktuacje prędkości ponad 5%. Pod względem modułowego projektu każda zmiana tradycyjnej struktury mechanicznej wymaga od 6 do 8 godzin debugowania. Tak długi czas przygotowania spowoduje, że pojemność sprzętu nie zostanie w pełni wykorzystywana.
W wyborze planów poprawy aktualizację materiałów jest bardziej bezpośrednim przełomem. Na przykład po codziennej fabryce chemicznej zastąpiła materiał wału transmisyjnego stopem aluminium, waga została zmniejszona o około 4 0% w porównaniu z oryginałem, a prędkość odpowiedzi zwiększyła się o jedną czwartą. Teraz istnieją również firmy próbujące wykorzystać materiały kompozytowe z włókna węglowego do połączeń ramion robota, a dokładność chwytania można kontrolować w zakresie ± {4}}. 1 mm. Jeśli chodzi o regulację obciążenia dynamicznego, roztwór silnika serwomechanizmu z sprzężeniem sprężystym jest stosunkowo typowe. Mówiąc najprościej, warunek obciążenia jest monitorowany w dowolnym momencie przez czujnik momentu obrotowego, a moc wyjściowa jest dynamicznie dostosowana, dzięki czemu siła uderzenia mogła zostać zmniejszona o 6 0. Po fabryce, która produkuje produkty elektroniczne stosowane łożyska magnetyczne, wartość wibracji sprzętu z dużą prędkością zmniejszyła się z 0,8 mm na sekundę do 0,2 mm na sekundę.
W sytuacjach, w których wymagane są częste zmiany modelu, znormalizowany projekt interfejsu jest wykonalnym pomysłem. Poprzez pneumatyczne złącza szybkiego podłączenia i wstępnie połączone moduły elektryczne czas zmiany modelu można sprężyć na mniej niż dwie godziny. Teraz niektóre firmy najpierw zbudują model wirtualny w komputerze, aby debugować parametry, a następnie bezpośrednio zaimportować parametry konfiguracyjne do prawdziwego komputera do użytku. Istnieje przypadek firmy farmaceutycznej, która można wykorzystać jako odniesienie. Zastąpili tradycyjną skrzynię biegów metodą napędu bezpośredniego silnika serwo, eliminując pośrednim łącze skrzyni biegów. W rezultacie prędkość ładowania pudełka wzrosła z 120 pudełek na minutę do 156 pudełek, a liczba awarii skrzyni biegów spadła z 18 razy w roku do 3 razy.
3. Optymalizacja procesu ładowania pudełka: Zmniejszenie blokady materiału i awaria dżemu pudełka
Podczas analizy konkretnych problemów stwierdzono, że bardziej powszechna sytuacja polega na tym, że istnieją wady w projektowaniu ścieżki transmisji materiałowej. Na przykład, jeśli promień skrętu pudełka opakowaniowego jest zbyt mały (na przykład mniej niż 3 razy większa niż materiał), możliwość zagłuszenia znacznie wzrośnie. Kolejną rzeczą, na którą należy zwrócić uwagę, jest kontrola kątu procesu składania. Gdy odchylenie przekracza około 2 stopni, w zasadzie doprowadzi to do problemu luźnego uszczelnienia.
W tych sytuacjach można przyjąć ideę segmentowego przetwarzania: po pierwsze, w obszarze pasa przenośnika zainstalowana jest struktura buforowa. Na przykład segmentowany konstrukcja pasa przenośnika przyjęty przez fabrykę przekąsek, każda sekcja przenośnika jest wyposażona w niezależny napęd silnikowy. To rozwiązanie może zmniejszyć prawdopodobieństwo akumulacji materiału do mniej niż 2%. Drugi to poprawa łącza inspekcji jakości, na przykład używanie aparatu do wykrywania urządzenia pneumatycznego. Gdy stwierdzono, że pudełko papierowe jest zdeformowane, natychmiast wysadza ją z dokładnością ponad 99%.
Pod względem regulacji parametrów konieczne jest zwrócenie uwagi na koordynację między sprzętem, takim jak rozwiązanie koordynacji prędkości, to znaczy prędkość transmisji jest automatycznie dostosowywana przez system sterowania PLC, aby zapewnić, że różnica czasu między rozkładem pudełka papieru a naciskiem materiału nie przekracza 0. 1 sekundy. Istnieje również automatyczna funkcja korekcji kąta składania, która jest dostosowywana w czasie rzeczywistym zgodnie z danymi czujnika ciśnienia, dzięki czemu kwalifikowana stawka można zwiększyć z około 90% do prawie 99%.
W rzeczywistej aplikacji fabryka mleczarska stwierdziła, że po optymalizacji łuku ścieżki transmisji i zainstalowaniu systemu inspekcji jakości, który monitoruje ekran, awarie skrzynki z kartami zostały zmniejszone o ponad 80%, a wydajność produkcji została zwiększona o około jedną fift
4. Dostosowanie precyzji parametru: od doświadczenia w kierunku opartym na danych
Po pierwsze, musimy dowiedzieć się, które parametry są szczególnie krytyczne. Na przykład parametr prędkości biegania pasa przenośnika. Dane eksperymentalne pokazują, że gdy prędkość zmienia się o ponad 5%, prawdopodobieństwo odchylenia materiału potroi. Innym przykładem jest siła ramię robota do chwytania rzeczy. Jeśli błąd siły przekracza 10%, może nie być w stanie pobrać opakowania lub wręcz przeciwnie, może naciskać znaki na powierzchni produktu.
Jeśli chodzi o metody debugowania, bardziej skuteczne można podzielić na dwie kategorie. Pierwszą kategorią jest zastosowanie eksperymentalnej metody projektowania, takiej jak użycie L9, trzypoziomowy czteroskładnikowy tabelę ortogonalną, w celu tworzenia permutacji i kombinacji, oraz ułożenie różnych biegów parametrów, takich jak prędkość przenośnika paska i wytrzymałość ramienia robota. Fabryka elektroniki znalazła optymalną kombinację parametrów za pomocą tej metody, na przykład najlepszy efekt, gdy pasek przenośnika jest dostosowywany do 1,2 m\/s, a wytrzymałość ramienia robota jest kontrolowana przy 15 Newtonach. Zaletą tej metody jest to, że może ona skompresować cykl debugowania, który pierwotnie wymagał miesiąca do około tygodnia.
Drugi rodzaj metody sterowania w czasie rzeczywistym opiera się głównie na czujnikach i algorytmach. Na przykład, instalując czujnik ciśnienia na mechanicznym pazurce i łącząc go z algorytmem kontroli PID, firma farmaceutyczna zmniejszyła fluktuację siły z oryginalnego błędu 3 Newtona do 0. 5 Newton. Innym przykładem jest użycie systemu wizualnego jako przewodnika i łączenie technologii rozpoznawania obrazu w celu dynamicznego poprawienia odchylenia. W rzeczywistych testach stwierdzono, że dokładność pozycjonowania może osiągnąć plus lub minus 0. 3 mm.
Teraz wiele firm zaczęło korzystać z wirtualnych platform symulacyjnych, aby pomóc w debugowaniu. Mówiąc najprościej, ma na celu zbudowanie wirtualnej fabryki na komputerze i obserwowanie zmian wydajności produkcji poprzez zmianę parametrów. Firma produkcyjna wykorzystała tę metodę, aby skrócić czas debugowania o 60%, a powiązane koszty weryfikacji również zostały obniżone o prawie połowę. Szczególnie interesujące jest to, że ten model cyfrowy może również symulować niektóre ekstremalne kombinacje parametrów, które nie odważyły się być wypróbowane swobodnie w rzeczywistości, zapewniając inżynierom więcej możliwości.
V. Konserwacja zapobiegawcza: od konserwacji pasywnej po aktywne zarządzanie zdrowiem
1. Tradycyjne punkty bólu podtrzymującego
· Nadmierna konserwacja jest powszechna: na przykład niektóre fabryki muszą regularnie konserwacji co miesiąc, co spowodowało zastąpienie około 30% łożysk przed wygaśnięciem ich żywotności. Może to powodować ponad 500, 000 yuan w odpadach każdego roku;
· Nagłe awarie spowodowane nieudanym inspekcjami: Według statystyk około 60% awarii sprzętu jest faktycznie spowodowane wczesnym zużyciem, które nie zostało wykryte na czas. To tak, jakby lekarz nie widzi wczesnych oznak zmian na promieniach rentgenowskich, a kiedy pacjent wykazuje objawy, często pomijano najlepszy czas na leczenie.
2. Ulepszenie systemu konserwacji
· Pod względem monitorowania warunków Technologia: Czujniki wibracji są obecnie wykorzystywane głównie w połączeniu z technologią analizy spektrum (to znaczy analiza FFT). Na przykład codzienna firma chemiczna zastosowała tę metodę do odkrycia nienormalnych charakterystyk zużycia skrzyni biegów dwa tygodnie z wyprzedzeniem; Istnieją również metody, takie jak obrazowanie termiczne w podczerwieni. Po przeciążeniu silnika zwykle towarzyszy mu nieprawidłowy wzrost temperatury 8-12, a system automatycznie uruchamia alarm konserwacyjny.
· O konserwacji opartej na stanie (CBM): Wiele firm buduje teraz modele indeksu zdrowia sprzętu, które mogą zintegrować więcej niż dziesięć parametrów, takich jak dane wibracyjne, zmiany temperatury, wahania prądu itp., A dynamicznie oblicza, która sprzęt wymaga konserwacji priorytetu. Jednocześnie będzie on również powiązany z systemem zapasów części zamiennych. Na przykład, zgodnie z wynikami prognozowania, kluczowe części można przygotować trzy dni wcześniej, aby wydajność obrotu zapasów części zamiennych wzrosła o około 40%.
Upodmiotowienie personelu: od operatorów po partnerów poprawy wydajności
1. Analiza aktualnego statusu możliwości personelu
· Wady umiejętności: Obecnie operatorzy pozostają głównie na podstawowym poziomie operacji, takich jak początek i zatrzymanie sprzętu, na przykład nie mają głębokiego zrozumienia logiki operacyjnej za parametrami;
· Mechanizm reagowania: podczas napotkania nieprawidłowych sytuacji często muszą czekać, aż inżynierowie zapewnią zdalne wsparcie. W szczególności rozwiązanie problemu zajmuje średnio ponad 40 minut.
Plan szkolenia pojemności
Trening umiejętności:
· System szkolenia symulacji VR: umożliwiając operatorom wielokrotne ćwiczenie obsługi różnych scenariuszy awarii sprzętu w środowisku wirtualnym, na przykład pracownicy na linii montażowej samochodowej zostali przeszkoleni w ten sposób, a prędkość identyfikacji przenośników zacięcia pasa wzrosła o 3 razy;
· Wizualizacja procesu pracy: Po przekształceniu danych eksperymentalnych w instrukcje działania w ikonach, przypadek zastosowania w zakładach chemicznych pokazuje, że dokładność operatorów dostosowujących parametry reaktora wzrosła z ponad 60% do ponad 90%.
Poziom mechanizmu motywacyjnego:
· Nagroda Ulepszenia Performance: Na przykład fabryka elektroniki utworzyła miesięczną pulę premiową, a zespół zostanie nagrodzony 5, 000 Yuan za każdy 1 wzrost wydajności linii produkcyjnej;
· Współpracujący tryb pracy: Gdy operatorzy noszą okulary AR, aby zdalnie współpracować z inżynierami, czas na rozwiązanie ostatniego usterki przegrzania silnika skrócono z dwóch godzin do 25 minut.
Wniosek: Budowanie zamkniętej pętli optymalizacji wydajności pełnej
Ogólnie rzecz biorąc, utworzenie pełnej zamkniętej pętli poprawy wydajności wymaga wielowymiarowej współpracy. Na przykład pod względem modyfikacji sprzętu modyfikowanie łożysk przenośników może zmniejszyć prawdopodobieństwo zablokowania urządzeń o 20% do 30% (około 20% -40% zmniejszenie wskaźnika awarii). Optymalizacja procesu odnosi się głównie do monitorowania prędkości linii montażowej w czasie rzeczywistym i dynamicznej regulacji parametrów operacyjnych, które mogą zaoszczędzić około 15% do jednej czwartej odpadów materiałowych. Jeśli chodzi o szkolenie personelu, typowym przykładem jest organizowanie doświadczeń związanych z dzieleniem się sesjami dla starych mistrzów w celu prowadzenia przybyszów. Dzięki tego rodzaju szkoleniom wydajność operacyjną można zwykle poprawić o ponad 10 punktów procentowych. Trzy kluczowe punkty można wziąć pod uwagę w kolejnych kierunkach rozwoju: po pierwsze, zainstaluj moduły sieciowe na sprzęcie, aby osiągnąć inteligentne zarządzanie. Na przykład maszyna pakująca automatycznie dostosuje parametry temperatury na podstawie danych z ostatnich trzech miesięcy. Drugim jest wdrożenie skrzynek komputerowych krawędzi obok sprzętu. To rozwiązanie może zdiagnozować i poprawić 90% błędów lokalnie, a prędkość odpowiedzi jest o kilka rzędów wielkości szybciej niż przetwarzanie chmur. Co ważniejsze, ma na celu ustanowienie systemu samoobrony, umożliwiając maszynom optymalizację parametrów roboczych poprzez ciągłe uczenie się, podobnie jak ludzie gromadzą doświadczenie i stopniowo osiągnąć autonomiczne podejmowanie decyzji, i ewoluować w kierunku inteligentnego modelu produkcyjnego „problemów z siebie, samowystarczalnych ustawień i planów samokontroli”.